R1234yf纯电动汽车双热源热泵仿真研究

为降低电动汽车冬季低温取暖的能耗,课题组提出以环境空气和驱动电机冷却水为双热源的热泵空调系统方案。课题组设计了一种以R1234yf为制冷剂的双热源热泵空调系统,使用MATLAB/Simulink和ADVISOR软件对设计的热泵系统进行了建模仿真。模拟外界环境温度在-10~0 ℃时电动汽车在城市工况条件下热泵系统的采暖效果,并与PTC加热器的采暖效果进行比较,分析了热泵系统对电动汽车能耗的影响。结果表明：该双热源热泵空调系统能够降低电动汽车冬季采暖的功耗,且能够满足冬季-10~0 ℃环境下的采暖需求。设计的R1234yf双热源热泵空调系统在制热及节能效果方面优于PTC电加热系统。     

电动汽车电池追踪

电动汽车车载电池的发展，历来是关于电动汽车研制的主要课题之一，根据目前世界电动汽车的电池研制状况，介绍各种的性能、特点等，分析了劝汽车电池的发展趋势。     

混合动力电动汽车结构与控制策略技术分析

随着经济的发展,技术的进步,汽车工业获得了长足的发展。但是随着能源危机的加深,环境污染的日趋严重化,汽车工业的发展又遇到了严重的挑战。随着燃料电池的发展,电动汽车获得了新的发展,与之前的电动汽车相比,混合动力电动汽车的优点十分明显,对于减少环境污染有着重要意义。本文对于混合动力电动汽车结构与控制策略技术进行了分析。     

电动汽车废旧电池的逆向物流网络优化研究

目前中国多地出现雾霾天气,作为空气污染的重要组成者——汽车尾气,引起了公众的指责和担忧。而电动汽车凭借新能源的环保优势,逐渐被市场所看好。但是,在我国,无论是政府机构,还是企业单位或者民间的一些环保组织,电池回收的问题一直是个困扰。当电动汽车真的代替了现在的汽油车,成为了市场的主流,那么电动汽车报废的电池该如何回收呢?针对这个问题,本文在现有研究的基础上,以电动汽车废旧电池逆向物流为基础,研究了电动汽车废旧电池逆向物流网络优化设计问题。     

考虑分布式光伏发电的电动汽车充电策略研究

促进可再生能源发展是实现能源结构优化、减缓气候变化的重要措施，而具有波动性出力特征的可再生能源大量增长会对电网平稳运行带来挑战；同时，随着电动汽车快速发展，大量电动汽车接入电网，也具有危害电网安全运行的风险。因此，如何统筹考虑可再生能源出力特征和电动汽车充电特征，设计相关政策机制实现电动汽车发展和光伏发电发展的有机结合是本文拟研究解决的主要问题。基于蒙特卡洛模拟方法和私家车、出租车、公交车出行特征数据，通过集中控制与电价策略两种控制手段研究了如何优化电动汽车充电行为、平滑电网负荷；并进一步分析了电动汽车充电负荷如何与分布式光伏出力相协同。研究结果显示：合理价差的分时电价策略对调控电动汽车充电行为、促进分布式光伏发电消纳具有重要作用；但过高价差的分时电价策略，则会对充电进行“过度优化”,不利于分布式光伏发电的消纳。此外，基于智能电网的智能充电技术集中控制手段，可以有效促进电网的削峰填谷，并且对分布式光伏发电的促进作用要优于分时电价的实施效果。     

考虑排放成本的共享电动汽车和共享停车位最优组合定价研究

相比于燃油汽车而言,共享电动汽车具有排放低,能耗小的优点。然而城市中心区域共享电动汽车有限的停车泊位阻碍了共享电动汽车的出行需求。本文首先分析了在城市中心区域的办公建筑物附近建立毗邻居住区共享停车位作为共享电动汽车的补充停车网点的可行性;其次,提出了以"共享电动汽车+共享停车位"(Shared Electric Vehicle+Shared Parking, SEV+SP)相结合的方式,作为早高峰私有小汽车和公共交通出行的一种补充方式,并基于瓶颈经济学探讨SEV+SP新出行模式的定价将如何影响社会效益、交通拥堵和系统交通排放成本。最后本文设计案例分析综合考虑社会效益和系统交通排放成本时,共享电动汽车时变租赁费用和共享停车费用的最优组合定价,以此为SEV+SP新出行模式提供定价依据。结果建议综合考虑社会效益和交通排放成本时,应设置较低的共享停车费用和较高的时变租赁费用;建议管理者在鼓励SEV+SP出行模式时,应充分考虑交通系统的拥堵压力,从减少交通排放的角度,应选取较小的权重指标。     

基于深度强化学习的轮毂电机驱动电动汽车垂向振动控制

轮毂电机驱动电动车作为分布式驱动的一种理想的解决方案，对于缓解能源问题具有重要意义，然而当轮毂电机引入轮毂时，其平顺性会恶化。为解决轮毂电机电动汽车平顺性问题，建立了考虑座椅、车身和簧下质量振动特性以及主动与半主动悬架时间迟滞因素的三自由度轮毂电机电动汽车的1/4车模型，并基于深度强化学习算法对轮毂电机驱动电动汽车通过主动悬架进行垂向振动控制。在此基础上，对轮毂电机驱动电动车在随机路面与减速带路面下行驶的情况进行训练，进而对其训练案例的控制效果进行测试，并将之与被动悬架和天棚阻尼控制策略的控制效果进行对比，最后对轮毂电机驱动电动车在随机路面的基于深度强化学习主动悬架控制策略进行泛化能力测试。结果表明，对于训练与泛化测试案例，针对轮毂电机驱动电动车的垂向振动控制，基于深度强化学习的主动悬架控制策略所产生的控制效果均优于被动悬架与天棚阻尼控制策略。